Data Science Academy · Урок

Выбор столбцов по имени

Отдельные столбцы и списки столбцов

«Выбор столбцов по имени» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Columns Are Your Starting Point

Real datasets have dozens of columns, but you rarely need them all. Picking the right columns by name is the first move in almost every analysis. 🎯

Grab One Column

To pull a single column, put its name in square brackets after the DataFrame. What you get back is a one-dimensional Series.

ages = df["age"]
print(ages.head())

A Single Column Is a Series

One bracketed name returns a Series: a single labeled column, not a table. It keeps the same index as the DataFrame it came from.

type(df["age"])
# pandas.core.series.Series

Dot Access as a Shortcut

You can also reach a column with dot access, like df.age. It is shorter, but only works when the name has no spaces or symbols.

df.age   # same as df["age"]

When Dot Access Fails

Dot access breaks on names with spaces, like df.user name, or names that clash with methods. When in doubt, prefer bracket access for safety.

df["user name"]   # brackets handle spaces

Select Several Columns

Pass a list of names inside the brackets to grab many columns at once. Notice the double square brackets in the syntax.

subset = df[["name", "age", "city"]]

A Column List Is a DataFrame

Selecting a list of names returns a DataFrame, even if the list holds just one name. That is the key difference from single-bracket access.

df[["age"]]    # DataFrame, not Series

Order Is Up to You

The columns appear in the exact order you list them, not their original order. This is a quick way to rearrange a table for a report.

df[["city", "name"]]   # city first now

Selecting Many With loc

The loc accessor selects by label and lets you choose rows and columns together. A colon means all rows.

df.loc[:, ["name", "age"]]

List All Column Names

Forgot the exact spelling? The columns attribute lists every name, so you can copy them without typos.

print(df.columns.tolist())

Watch the KeyError

Ask for a name that does not exist and pandas raises a KeyError. Names are case-sensitive, so Age and age are different.

df["Age"]   # KeyError if column is "age"

Quick Check

Think about what each bracket style returns.

Recap: Picking Columns

Single brackets give a Series, a list of names gives a DataFrame in your chosen order, and loc selects by label. You now grab exactly the columns you need. ✅

Часто задаваемые вопросы

Урок «Выбор столбцов по имени» бесплатный?

Да — полный текст урока «Выбор столбцов по имени» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Выбор столбцов по имени»?

Отдельные столбцы и списки столбцов Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Выбор столбцов по имени»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?

Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к Data Science Academy